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热衷于各种主流技术，热爱数据科学、机器学习、云计算、人工智能。
通过了TiDB数据库专员（PCTA）、TiDB数据库专家（PCTP）、TiDB数据库认证SQL开发专家（PCSD）认证。
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PySpark15Databricks_12">《PySpark大数据分析实战》-15.云服务模式Databricks介绍创建集群
前言
大家好！今天为大家分享的是《PySpark大数据分析实战》第2章第5节的内容：云服务模式Databricks介绍创建集群。
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创建集群
使用Databricks进行数据集成、数据分析、机器学习前，必须创建集群。通过Compute菜单打开Compute列表界面，如图所示。
Databricks支持两种类型的Compute，All-purpose compute是通用的计算资源，可用于交互式数据集成、数据分析等；Job compute是用于执行定时作业的计算资源。在All-purpose compute页面点击Create compute按钮，打开集群创建界面，如图所示。
Databricks的集群支持两种模式，Single node是单节点模式，类似于Spark的单机模式；Muti node是多节点模式，类似于Spark的独立集群模式，包含1个Master节点和多个可弹性扩缩容的Worker节点。选择Multi node选项，在Databricks runtime version下面选择Spark版本。Databricks支持两种类型的runtime版本，Standard是标准类型版本，通常用于数据工程、数据科学；ML版本包含更多的机器学习的库，适用于学习，支持GPU运算。在ML版本下选择不支持GPU运算的Spark 3.4.0版本的集群环境，如图所示。
在Worker type下面选择Worker节点的类型，主要是选择CPU核数和内存大小，以及Worker节点个数，Worker节点支持弹性伸缩，根据需要进行设置，如图所示。
在Driver type下面选择Master节点的类型，选择与Worker节点一样，如图所示。
所有配置设置完成，点击Create Cluster按钮创建集群。集群创建完成后，在Compute列表可以看到创建的集群，如图所示。
数据集成
在Databircks中可以通过URL访问HDFS上的文件，但是Databricks是部署在云端的，这种数据访问会带来网络数据传输的开销。为了能够快速访问数据，可以将文件存储在DBFS上。通过左侧菜单栏的New菜单，选择Data菜单，如图所示。
在数据集成界面列出了可以集成到Databricks的数据源，Databricks支持很多数据源的集成，如图所示。
选择DBFS，在Upload File页面下，选择words.txt上传到DBFS的/FileStore/tables/路径下，如图所示。
结束语
好了，感谢大家的关注，今天就分享到这里了，更多详细内容，请阅读原书或持续关注专栏。
